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上传时间: 2021-01-20
详细说明：目前，深度学习成为计算机领域研究与应用最广泛的技术之一，在图像识别、语音、自动驾驶、文本翻译等方面都取得良好的应用成果。但人们逐渐发现深度神经网络容易受到微小扰动图片的影响，导致分类出现错误，这类攻击手段被称为对抗样本。对抗样本的出现可能会给安全敏感的应用领域带来灾难性的后果。现有的防御手段大多需要对抗样本本身作为训练集，这种对抗样本相关的防御手段是无法应对未知对抗样本攻击的。借鉴传统软件安全中的边界检查思想，提出了一种基于边界值不变量的对抗样本检测防御方法，该方法通过拟合分布来寻找深度神经网络中的不变量，且训练集的选取与对抗样本无关。实验结果表明，在 LeNet、vgg19 模型和 Mnist、Cifar10 数据集上，与其他对抗检测方法相比，提出的方法可有效检测目前的常见对抗样本攻击，并且具有低误报率。
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